【研究分野】知覚情報処理

【研究領域課題番号】17H01760 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

作用素多様体 / 局所等方独立 / 機械学習 / 信号処理 / パターン認識 / ドメイン適応 / 正定値行列 / 相関行列

【研究成果の概要】

本研究では，まず作用素多様体理論の基礎部分として，作用素の微分や作用素の中に含まれる微分に対する微分に相当するものを定義した。次に，それを使って局所等方独立性を表す作用素の方程式を与えた。そして，簡単な場合の解を与え，解の作用素が場所不変であることこから導かれる方程式を与えた。
また，局所相関を使って曲線座標系を求める手法，正準相関と局所特徴量を組み合わせて画像の変形を求める手法，効果的なドメイン適応のためにパターンの属性を使う手法，相関行列が作る多様体においてその距離をスペクトル距離で評価し，脳信号の外れ値検出を行う手法，画像の局所統計的性質により画像の平滑化などを行う手法を開発した。

【研究の社会的意義】

パターン認識は知能の中では最も基本的なものの一つである。機械によるパターン認識の性能を向上させることができれば，人間が行ってきた単純作業や危険な作業を機械に肩代わりさせることができるため，人類の福祉向上に大きく貢献することができる。
パターン認識の分野では，深層学習が集中的に研究され，様々な分野にブレークスルーをもたらし，実応用に関しても広がりを見せている。しかし，残念がながら人間のパターン認識能力には遠く及ばない。この問題を解決するためには，パターンの距離構造や確率構造を含んだ生成モデルを構築することが重要であり，そのための上記の成果は独創性も非常に高く，学術的意義は大きいと言える。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)